一种考虑网络重构的园区储能多目标规划方法技术

本发明专利技术公开了一种考虑网络重构的园区储能多目标规划方法，涉及电气工程领域，该方法主要解决考虑网络约束及分布式能源、分布式储能等多种分布式资源接入下的园区储能规划问题，以经济性为规划目标，考虑网络的重构，网络潮流约束、安全约束以及能源消纳需求，提出基于Distflow的园区储能规划模型。为了便于求解，引入虚拟功率建立辅助线性方程，表征网络的开关动作；此外，基于能源消纳需求与经济性需求之间的制约关系，该方法提出多目标优化模型的松弛处理方法。最后，利用二阶锥及多面体线性化，将非凸非线性的原始Distflow网络潮流约束转化为线性约束，经过对网络潮流及重构的线性化，所建立的模型被转化为混合整数线性规划模型。划模型。划模型。

【技术实现步骤摘要】
一种考虑网络重构的园区储能多目标规划方法


[0001]本专利技术涉及电气工程领域，具体是一种考虑网络重构的园区储能多目标规划方法。

技术介绍

[0002]随着社会环保意识的提高，未来电力系统中清洁能源发电占比势必会逐步上升；另一方面，随着我国电力市场改革的推进，传统的用电侧如负荷聚合商、大型工业负荷等将更加倾向于配置如分布式光伏分布式风机等资源以最大限度提升自己在电力市场中交易地灵活性。
[0003]特别是如工业园区、商业园区以及居民园区等具有一定自治能力的区域来说，大量分布式发电资源地配置是大势所趋。然而诸如光伏、风机等清洁能源发电机组，由于其发电量受天气影响较大，故而其发电量具有很强地波动性以及不确定性。从物理层面来看，发电地不确定性和波动性将会对电力系统运行造成冲击，特别是在高峰负荷时段，较强地发电量波动甚至会导致电力系统运行在危险状态下；从市场层面来看，清洁能源发电的不确定性将会导致市场出清电量存在较大偏差，不利于电力市场的健康发展。由此可知，出于对系统安全性和市场稳定的考虑，若没有其他手段的配合，清洁能源发电很难尽数上网，这将造成资源的浪费。
[0004]储能装置能够很好地平抑清洁能源发电的波动性。因此现阶段各个园区中通常会配置储能来提高清洁能源的消纳效益，目前已经有针对园区储能配置的研究，多以配置的经济性最高为目标，考虑园区储能与清洁能源和园区负荷之间的时序联动，以提升清洁能源的消纳水平。
[0005]目前的研究已经为园区储能配置提供了一定可行方案。然而随着配电网以及售电市场的发展，各个园区之间已经不再是各自独立运行的状态，它们之间往往有联络线进行连接，相互之间能够进行电能的传输。此外，随着“双碳”目标的提出，园区储能规划不再是单纯考虑经济性，对清洁能源的消纳效益也需要重点考虑。
[0006]然而现有的园区储能规划方法并没有考虑到网络的连接转供关系，也没有考虑到规划经济性和能源消纳效益之间的制约关系。因此本专利技术专利提出了一种考虑网络重构的园区储能多目标规划方法以解决上述两个问题。

技术实现思路

[0007]鉴于上述技术缺点，本专利技术提供了一种考虑网络重构的园区储能多目标规划方法。
[0008]为实现上述专利技术目的，本专利技术的技术方案如下：
[0009]一种考虑网络重构的园区储能多目标规划方法，包括以下步骤：
[0010]步骤1：考虑网络潮流约束、网络重构约束，提出包含能源消纳效益优化目标和规划经济成本优化目标的园区储能规划模型；
[0011]步骤2：对能源消纳效益优化目标和规划经济成本优化目标中的任一优化目标进行松弛处理，另一优化目标作为目标函数，将松弛处理后的优化目标带入目标函数中，生成单目标
[0012]化模型。
[0013]步骤3：利用二阶锥及多面体线性化，将网络潮流约束、网络重构约束均线性化，使单目标优化模型转化为混合整数线性规划模型；
[0014]步骤4：通过求解器求解混合整数线性规划模型，可得出园区储能多目标规划最优解。
[0015]优选的，所述能源消纳效益优化目标具体如下所示：
[0016][0017]式中，g为光伏设备的索引、t为时间的索引、ω为场景的索引；Ω
G
、Ω
T
、Ω
S
分别为所有光伏设备、所有时段以及所有场景的集合；P
PV
为光伏实际所发功率，P
Cap
为光伏最大可发功率，β表示光伏的功率输出系数，与日照强度有关。
[0018]优选的，所述规划经济成本优化目标具体如下所示：
[0019][0020]式中，表示在i节点所配置的储能的数量；E
ESS
表示单位储能的容量；C
E,ESS
为储能的电池成本；为单位储能装置的最大放电功率；C
P,ESS
为服务于储能放电的能量转换系统的成本；Ω
ESS
为所有备选配置储能的节点的集合。
[0021]优选的，所述步骤2中，以规划经济成本为软约束时，将所述规划经济成本优化目标转换为下式：
[0022]Z2≤C
max
[0023]式中，C
max
表示储能系统的最大投资成本，经松弛后的模型以能源消纳效益优化目标为目标函数。
[0024]优选的，所述网络潮流约束基于Distflow考虑。
[0025]优选的，所述步骤1中提出园区储能规划模型是还考虑有安全约束、园区耦合节点功率约束、光伏约束、储能约束。
[0026]优选的，所述安全约束具体如下所示：
[0027][0028]式中V
i
和分别是i节点的最小和最大电压水平；Ω
B
是园区节点的集合；V
i,t,ω
表示第ω个场景下第t时段i节点上的电压值。
[0029]优选的，所述步骤2中，以能源消纳效益为软约束时，在园区储能规划模型中引入以下约束：
[0030][0031]式中，λ为平均弃光率，为所允许的最大弃光率，P
Curt
为光伏的弃光功率，经松弛后的模型以规划经济成本优化目标为目标函数。
[0032]本专利技术的有益效果是：
[0033]该方法主要解决考虑网络约束及分布式能源、分布式储能等多种分布式资源接入下的园区储能规划问题，以经济性为规划目标，考虑网络的重构，网络潮流约束、安全约束以及能源消纳需求，提出基于Distflow的园区储能规划模型。为了便于求解，引入虚拟功率建立辅助线性方程，表征网络的开关动作；此外，基于能源消纳需求与经济性需求之间的制约关系，该方法提出多目标优化模型的松弛处理方法。最后，利用二阶锥及多面体线性化，将非凸非线性的原始Distflow网络潮流约束转化为线性约束，经过对网络潮流及重构的线性化，所建立的模型被转化为混合整数线性规划模型。
附图说明
[0034]图1为考虑出力预测与价格双重不确定性的风电场储能电站多市场参与策略流程图；
[0035]图2为考虑出力预测与价格双重不确定性的风电场储能电站多市场参与策略的约束示意图；
[0036]图3为考虑出力预测与价格双重不确定性的风电场储能电站多市场参与策略中对能源消纳效益优化目标和规划经济成本优化目标中的任一优化目标进行松弛处理的示意图；
[0037]图4为考虑出力预测与价格双重不确定性的风电场储能电站多市场参与策略中单目标优化模型转化为混合整数线性规划模型的示意图。
具体实施方式
[0038]下面结合本专利技术的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本专利技术的其他优点与功效。本专利技术还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本专利技术的精神下进行各种修饰或改变。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种考虑网络重构的园区储能多目标规划方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：考虑网络潮流约束、网络重构约束，提出包含能源消纳效益优化目标和规划经济成本优化目标的园区储能规划模型；步骤2：对能源消纳效益优化目标和规划经济成本优化目标中的任一优化目标进行松弛处理，另一优化目标作为目标函数，将松弛处理后的优化目标带入目标函数中，生成单目标优化模型。步骤3：利用二阶锥及多面体线性化，将网络潮流约束、网络重构约束均线性化，使单目标优化模型转化为混合整数线性规划模型；步骤4：通过求解器求解混合整数线性规划模型，可得出园区储能多目标规划最优解。2.根据权利要求1所述的一种考虑网络重构的园区储能多目标规划方法，其特征在于，所述能源消纳效益优化目标具体如下所示：式中，g为光伏设备的索引、t为时间的索引、ω为场景的索引；Ω
G
、Ω
T
、Ω
S
分别为所有光伏设备、所有时段以及所有场景的集合；P
PV
为光伏实际所发功率，P
Cap
为光伏最大可发功率，β表示光伏的功率输出系数，与日照强度有关。3.根据权利要求1所述的一种考虑网络重构的园区储能多目标规划方法，其特征在于，所述规划经济成本优化目标具体如下所示：式中，表示在i节点所配置的储能的数量；E
ESS
表示单位储能的容量；C
E,ESS
为储能的电池成本；为单位储能装置的最大放电功率；C
P,ESS
...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐巍峰，余彬，翁利国，张阳辉，朱小炜，练德强，黄媛，刘俊勇，刘友波，许立雄，
申请(专利权)人：浙江中新电力工程建设有限公司自动化分公司国网浙江杭州市萧山区供电有限公司四川大学，
类型：发明
国别省市：